Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек.
Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как с помощью этого языка программирования строить предиктивные модели, визуализировать данные и работать с нейросетями.
Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.
Этот курс для тех, кто:
- Занимается офисной работой. Не программист, не Data scientist.
- Много работает с различными таблицами, отчётами, сопоставляет данные из множества источников.
- Пользуется Excel, 1C, SAP, Гранд смета или другими подобными программами.
- Работает в ритейле, банке, в консалтинге, на складе, производстве.
- Делает многое вручную и хочет повысить эффективность своей работы.
Вы научитесь:
- Использовать python для работы с табличными данными, импортируемыми/экспортируемыми всеми популярными программами.
- Автоматизировано исправлять проблемные табличные файлы.
- Составлять и применять выражения для поиска и замены в тексте по определённым паттернам (даты, номера телефонов, размеры и т.п.)
- Получать данные из различных API в реальном времени (погода, курсы валют, акций и т. п.)
Содержание курса
Модуль 1. Универсальный формат файлов для обмена данными между Python и популярными табличными приложениями
- Формат CSV. Импорт/экспорт на примере Excel или других популярных приложений (1C, SAP, другие СУБД и приложения для торговли, сметы и т.п.)
- Экспорт данных из табличного приложения в файл csv и его разбор средствами стандартной библиотеки Python
- Формирование файла csv из Python и импорт в табличное приложение
- Практическая работа
Модуль 2. Автоматизация исправления проблемных файлов, работа с файлами в произвольных текстовых форматах
- Работа с таблицами в произвольном текстовом формате на примере формата FWF
- Типичные проблемы в реальных табличных данных и способы их устранения методами стандартной библиотеки Python
- Применение регулярных выражений для фильтрации и разделения данных табличных данных
- Работа с датами, номерами телефонов и другими данными в произвольных форматах записи
- Практическая работа
Модуль 3. Выгрузка данных из интернета
- Что такое API. Примеры онлайн-сервисов для получения данных о погоде, курсах валют, акций в реальном времени.
- Механизм взаимодействия с онлайн API через python. GET-запросы.
- Наиболее популярные форматы предоставления данных. Разбор данных в формате XML и JSON с помощью встроенной и/или сторонних библиотек.
- Практическая работа
Модуль 4. Итоговая практическая работа. Разбор более продвинутых задач по работе с данными
- Интеграция с Google Docs, Google Spreadsheets, Google Forms
- Веб-скрейпинг
- Обработка архивов переписок из популярных мессенджеров
- Автоматизированная обработка большого количества файлов
